Composants de MariaDB Platform

Procédez au déploiement horizontal avec SQL distribué à l’aide de tables et de requêtes entièrement distribuées pour augmenter le débit et/ou la capacité de stockage.

Collectez des informations de connexion détaillées et créez des règles d’audit et des modèles granulaires à l’aide de documents JSON stockés dans des tables du système.

Faites des sauvegardes de bases de données volumineuses sans bloquer les écritures ni interrompre les applications ou bloquer des modifications de schéma importantes.

Déployez des clusters multima?tres sécurisés avec des tampons de transactions chiffrés et des configurations par défaut optimisées pour la production.

Consolidez l’accès aux données avec MariaDB Platform pour accéder à des tables dans d’autres bases de données à l’aide de connexions ODBC standard.

Gérez les clés de chiffrement en dehors de la base de données pour une sécurité maximale ainsi qu’une gestion plus aisée et plus sophistiquée.

Le routage intelligent des requêtes et l’équilibrage adaptatif de la charge simplifient le développement des applications et améliorent les performances des requêtes.

Le basculement automatique avec réexécution des transactions garantit que les applications ne sont ni interrompues ni en aucune manière impactées en cas de défaillance de l’infrastructure.

Redis peut être utilisé pour mettre en cache les résultats des requêtes afin d’améliorer les performances, tandis que Kafka peut servir à publier des modifications des données sur des systèmes externes.

Les fonctionnalités de pare-feu de base de données, de masquage dynamique des données et de limitation des requêtes protègent les bases de données contre les attaques et empêchent les violations des données.

Analysez des milliards de lignes et des centaines de téraoctets de données avec SQL standard, y compris des jointures avec d’autres tables (en ligne ou en colonne).

Utilisez des connecteurs Kafka et Spark pour ingérer des données en diffusion continue et publier des résultats d’apprentissage automatique pour des analyses ad hoc interactives.

Les outils d’importation CLI tels que les connecteurs C, Java et Python contournent la couche SQL et chargent directement les données pour les stocker, où qu’elles se trouvent.